# Confident AI Confident AI 是面向工程师、QA 团队和产品负责人的 AI 质量平台，可测试、监控并改进 AI 系统。 - Findings24: - 网站: - 价格: Freemium - 分类: AI开发者工具, AI 可观测性, AI 测试助手 ## 什么是 Confident AI？ Confident AI 是面向工程师、QA 团队和产品负责人的 AI 质量平台，适合需要一种共享方式来测试、监控并改进 AI 系统的团队。该产品将 LLM 追踪、评估、数据集管理、提示词工作流和生产监控整合在一个平台中。 其追踪层会从 AI 应用中捕获 traces、spans 和 threads，使团队能够在开发、CI/CD 和线上流量中评估行为。该平台旨在帮助团队在整个生命周期中持续看见质量、延迟和回归问题，而不是依赖临时检查或分散的工具。 ## Confident AI 能做什么？ ### LLM 追踪与埋点 使用 \`@observe\` 装饰器或包装器、第三方集成或 OpenTelemetry 为 LLM 应用添加埋点，然后在 Python、TypeScript 及其他受支持语言中检查 traces、spans 和 threads。 ### 覆盖整个工作流的评估 针对实时 traces、spans、threads、prompts 和 datasets 运行在线与回溯评估，以便在应用变化时衡量质量。 ### 数据集管理与整理 在云端创建、编辑和版本管理数据集，从 traces 中自动整理，安排周期性数据集运行，并生成合成 goldens 用于定向测试。 ### Prompt 管理工作流 对 prompts 进行版本管理，按环境标记，要求提交前评估，并使用类似 Git 的分支、拉取请求和审批流程来管理 prompt 变更。 ### 生产监控与告警 监控生产环境中的质量、延迟和成本，然后使用筛选器、标签、元数据、用户 ID 和项目隔离来路由告警和 trace 数据。 ### 协作与评审工具 通过人工标注队列、自定义标准、自定义表单、下游可观测性工作流以及项目/集成钩子，支持评审和团队协作流程。 ## 使用场景 ### 调试生产环境中的 AI 行为 工程师可以追踪 LLM 调用、工具调用、延迟、token 使用量和 agent 行为，以了解一次线上请求发生了什么以及故障源头在哪里。 ### 构建回归测试覆盖 QA 和产品团队可以把 traces 转换为数据集，整理 goldens，并运行周期性评估，从而用同一质量标准检查新版本。 ### 对话工作流压力测试 正在开发聊天或 agent 产品的团队可以模拟多轮对话，在发布前测试行为，并检查对话在哪一步出现偏离或失败。 ### 安全管理 prompt 变更 产品和工程团队可以对 prompts 进行版本管理，要求发布前评估，并使用分支或审批来管理跨环境的 prompt 变更。 ### 监控线上流量并形成闭环 运维或支持团队可以监控生产中的质量、延迟和告警，然后将失败路由到标注和下游评审工作流中。 ## 常见问题 ### 我之后可以更换方案吗？ 是。定价页面说明您可以随时切换方案。升级费用会按当前计费周期剩余时间按比例计算，降级则会在下一个计费日生效。 ### 如果我超出方案限制会怎样？ 定价页面说明，当您接近方案限制时会收到提醒。页面也注明，超额费用会按方案层级说明；如果需要更大的额度，您可以升级。 ### 有试用版或免费选项吗？ 免费版可永久使用，且可以在不提供信用卡的情况下从免费版开始使用付费方案。定价页面还说明了 Starter 和 Team/Enterprise 路径，适合需要更多能力或自定义条款的用户。 ### 团队如何连接他们的应用？ 文档展示了多种为应用添加追踪的方法，包括 \`@observe\` 装饰器或包装器、OpenAI、LangChain、Pydantic AI 和 Vercel AI SDK 等第三方集成，以及用于语言无关部署的 OpenTelemetry。 ### Confident AI 适合谁？ Confident AI 面向需要在一个平台中完成追踪、评估、数据集管理和监控的工程师、QA 团队和产品负责人。定价页和首页也展示了面向个人用户、团队和企业部署的方案。 ## 快速信息 - **类别**: AI 质量平台 - **主要用户**: 工程师、QA 团队和产品负责人 - **核心工作流**: LLM 追踪、评估、数据集管理、prompt 版本管理、监控 - **埋点选项**: 装饰器/包装器、第三方集成、OpenTelemetry - **定价结构**: 免费层、付费 Starter 方案、团队和企业选项 - **网站**: confident-ai.com